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期刊號： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于CVaR的配電網(wǎng)儲能容量配置研究

來源：電工電氣發(fā)布時間：2025-04-03 12:03 瀏覽次數(shù)：3

基于CVaR的配電網(wǎng)儲能容量配置研究

周立立1，王儀賢2
(1 國網(wǎng)四川省電力公司技能培訓(xùn)中心，四川 成都 611133；
2 國網(wǎng)上海超高壓公司，上海 200030)
 
    摘 要：為解決可再生能源發(fā)電、能源價格和負(fù)荷預(yù)測的不確定性給配電網(wǎng)儲能規(guī)劃帶來的風(fēng)險問題，以配電網(wǎng)儲能投資凈效益最大為目標(biāo)，并引入條件風(fēng)險價值(CVaR)進(jìn)行投資風(fēng)險管控，采用多場景技術(shù)建立了計及不確定性的儲能容量配置模型。儲能投資凈效益由儲能低儲高發(fā)套利效益、延緩配電網(wǎng)投資效益、減少棄風(fēng)效益、補(bǔ)貼效益及考慮循環(huán)壽命的儲能全壽命周期成本決定。潮流模型中引入二階錐規(guī)劃(SOCP)將傳統(tǒng)的非線性非凸潮流模型轉(zhuǎn)換為線性凸集模型以提高求解速度。通過算例分析表明，所提模型能較好地反映配電網(wǎng)儲能投資面臨的不確定因素及風(fēng)險水平，為解決投資效益與風(fēng)險均衡下的配電網(wǎng)儲能配置提供理論參考。
    關(guān)鍵詞： 配電網(wǎng)；儲能；優(yōu)化配置；不確定性；條件風(fēng)險價值
    中圖分類號：TM74     文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A     文章編號：1007-3175(2025)03-0021-08
 
Research on Energy Storage Capacity Configuration of
Distribution Network Based on CVaR
 
ZHOU Li-li1,WANG Yi-xian2
（1 Skill Training Center of State Grid Sichuan Electric Power Company, Chengdu 611133, China;
2 State Grid Shanghai Extra High Voltage Company, Shanghai 200030, China）
 
    Abstract: In order to solve the risk problems brought by the uncertainty of renewable energy generation, energy prices and load forecasts to the distribution network energy storage planning, with the goal of maximizing the net benefits of energy storage investment in the distribution network and introducing the conditional value-at-risk (CVaR) for the investment risk control, a storage capacity allocation model taking
into account the uncertainty is established by using multi-scenario technology. The net benefit of energy storage investment is determined by the arbitrage benefit of low storage and high generation of energy storage, delayed distribution network investment benefits, reduce wind curtailment benefit, subsidy benefits, and the full life cycle cost of energy storage considering cycle life. The introduction of second order cone programming (SOCP) in the tidal current model transforms the traditional nonlinear nonconvex tidal current model into a linear convex set model to improve the solution speed. The analysis of calculation examples shows that the proposed model can better reflect the uncertain factors and risk levels faced by the distribution network energy storage investment, and provide a theoretical reference for solving the distribution network energy storage configuration under the equilibrium of investment benefits and risks.
    Key words: distribution network; energy storage; optimal configuration; uncertainty; conditional value-at-risk
 
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